Structural Damage Identification Under Temperature Variations Based on PSO–CS Hybrid Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Using the variations in parameters to detect structural damages has been widely used in damage identification of structures. When exposed to varying temperatures, not only the displacements and stresses of a structure will change, but also the elastic modulus of the materials, such as concrete and steel, of which the structure is made. Since the variation in elastic modulus will result in the variation of the stiffness of the structure, a damage identification method without considering the temperature effects is, in principle, unacceptable. In this study, a damage identification method using the particle swarm optimization combined with the cuckoo search (PSO–CS) under the noise and temperature environment is proposed. First, the temperature variations are combined with the elastic modulus variation for addressing the temperature effects in finite element model. Second, a PSO–CS hybrid algorithm is adopted, which applies the updated mechanism of PSO in CS. Third, objective functions comprised of different modal messages with diverse weight coefficients are constructed for the damage identification and validated by numerical analysis of a simply supported beam. The results show that the performance of the PSO–CS is better than either PSO or CS individually. Finally, the PSO–CS is applied to the damage identification of ASCE Benchmark frame, for which the results indicate a satisfactory accuracy of the effectiveness of the proposed scheme.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle